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Enregistrement W2951531210 · doi:10.1021/ar700189y

Probing Invisible, Low-Populated States of Protein Molecules by Relaxation Dispersion NMR Spectroscopy: An Application to Protein Folding

2008· review· en· W2951531210 sur OpenAlexaff
Dmitry M. Korzhnev, Lewis E. Kay

Notice bibliographique

RevueAccounts of Chemical Research · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcited stateChemistryRelaxation (psychology)Chemical physicsNuclear magnetic resonance spectroscopySpectroscopyProtein dynamicsBiomoleculeFolding (DSP implementation)MoleculePicosecondMolecular dynamicsComputational chemistryAtomic physicsPhysicsStereochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biological function depends on molecular dynamics that lead to excursions from highly populated ground states to much less populated excited states. The low populations and the transient formation of such excited states render them invisible to the conventional methods of structural biology. Thus, while detailed pictures of ground-state structures of biomolecules have emerged over the years, largely through X-ray diffraction and solution nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy studies, much less structural data has been accumulated on the conformational properties of the invisible excited states that are necessary to fully explain function. NMR spectroscopy is a powerful tool for studying conformational dynamics because it is sensitive to dynamics over a wide range of time scales, extending from picoseconds to seconds and because information is, in principle, available at nearly every position in the molecule. Here an NMR method for quantifying millisecond time scale dynamics that involve transitions between different molecular conformations is described. The basic experimental approach, termed relaxation dispersion NMR spectroscopy, is outlined to provide the reader with an intuitive feel for the technology. A variety of different experiments that probe conformational exchange at different sites in proteins are described, including a brief summary of data-fitting procedures to extract both the kinetic and thermodynamic properties of the exchange process and the structural features of the invisible excited states along the exchange pathway. It is shown that the methodology facilitates detection of intermediates and other excited states that are populated at low levels, 0.5% or higher, that cannot be observed directly in spectra, so long as they exchange with the observable ground state of the protein on the millisecond time scale. The power of the methodology is illustrated by a detailed application to the study of protein folding of the small modular SH3 domain. The kinetics and thermodynamics that describe the folding of this domain have been characterized through the effects of temperature, pressure, side-chain deuteration, and mutation, and the structural features of a low-populated folding intermediate have been assessed. Despite the fact that many previous studies have shown that SH3 domains fold via a two-state mechanism, the NMR methods presented unequivocally establish the presence of an on-pathway folding intermediate. The unique capabilities of NMR relaxation dispersion follow from the fact that large numbers of residues can be probed individually in a single experiment. By contrast, many other forms of spectroscopy monitor properties that are averaged over all residues in the molecule or that make use of only one or two reporters. The NMR methodology is not limited to protein folding, and applications to enzymatic catalysis, binding, and molecular recognition are beginning to emerge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations268
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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